生成模型会学习数据的分布；判别模型学习的是不同类型数据之间的区别，不学习数据内部特点。在分类问题上，判别模型会优于生成模型。
判别模型求解的思路是：条件分布------>模型参数后验概率最大------->（似然函数\cdot 参数先验）最大------->最大似然
生成模型的求解思路是：联合分布------->求解类别先验概率和类别条件概率
常见的生成方法有混合高斯模型、朴素贝叶斯法和隐形马尔科夫模型等，常见的判别方法有SVM、LR等
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